論文の概要: Using Prompts to Guide Large Language Models in Imitating a Real Person's Language Style

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03848v1
• Date: Fri, 4 Oct 2024 18:30:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 15:50:43.480194
• Title: Using Prompts to Guide Large Language Models in Imitating a Real Person's Language Style
• Title（参考訳）: プロンプトを用いて実人の言語スタイルを模倣する大規模言語モデル
• Authors: Ziyang Chen, Stylios Moscholios,
• Abstract要約: 本研究では,同じゼロショットプロンプトの指導の下で,3つの異なる大言語モデルの言語スタイルの模倣能力を比較する。 また、3つの異なるプロンプトによって個別にガイドされる場合、同じ大きな言語モデルの模倣能力を比較する。 Llama 3にTree-of-Thoughts (ToT) Promptingメソッドを適用することで、実際の人の言語スタイルを持つ会話型AIが作られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.653992214883726
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs), such as GPT series and Llama series have demonstrated strong capabilities in natural language processing, contextual understanding, and text generation. In recent years, researchers are trying to enhance the abilities of LLMs in performing various tasks, and numerous studies have proved that well-designed prompts can significantly improve the performance of LLMs on these tasks. This study compares the language style imitation ability of three different large language models under the guidance of the same zero-shot prompt. It also involves comparing the imitation ability of the same large language model when guided by three different prompts individually. Additionally, by applying a Tree-of-Thoughts (ToT) Prompting method to Llama 3, a conversational AI with the language style of a real person was created. In this study, three evaluation methods were used to evaluate LLMs and prompts. The results show that Llama 3 performs best at imitating language styles, and that the ToT prompting method is the most effective to guide it in imitating language styles. Using a ToT framework, Llama 3 was guided to interact with users in the language style of a specific individual without altering its core parameters, thereby creating a text-based conversational AI that reflects the language style of the individual.
• Abstract（参考訳）: GPTシリーズやLlamaシリーズのような大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理、文脈理解、テキスト生成において強力な能力を示している。 近年、研究者は様々なタスクの実行においてLLMの能力を高めようとしており、よく設計されたプロンプトがこれらのタスクにおけるLLMのパフォーマンスを大幅に改善できることを多くの研究が証明している。 本研究では,同じゼロショットプロンプトの指導の下で,3つの異なる大言語モデルの言語スタイルの模倣能力を比較する。 また、3つの異なるプロンプトによって個別にガイドされる場合、同じ大きな言語モデルの模倣能力を比較する。 さらに、Llama 3にTree-of-Thoughts (ToT) Promptingメソッドを適用することで、実際の人の言語スタイルを持つ会話型AIが作られた。 本研究では,LSMとプロンプトの評価に3つの評価手法を用いた。 その結果,Llama 3は言語スタイルの模倣に最適であり,ToTプロンプト法が最も効果的であることがわかった。 ToTフレームワークを使用して、Llama 3は、コアパラメータを変更することなく、特定の個人の言語スタイルでユーザと対話するようにガイドされ、それによって、個人の言語スタイルを反映したテキストベースの会話型AIを生成する。

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